“华为杯“第十四届中国研究生数学建模竞赛-E题:多波次导弹发射中的规划问题(续)（附MATLAB代码实现）

最新推荐文章于 2025-04-02 09:53:55 发布
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分类专栏： 大数据竞赛赛题解析 文章标签： 数学建模
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目录

6.4 结果分析

七、 问题四

7.1 问题分析

7.2 部分信息静态博弈模型

7.2.1 模型建立

7.2.2 模型求解及结果分析

7.3 完全信息静态博弈模型：

7.3.1 模型建立

7.3.2 模型求解及结果分析

八、 问题五

8.1 问题分析

8.2 模型建立

8.3 算法流程

8.4 模型求解

8.5 结果分析

九、 参考文献

代码实现

1）dijkstra 算法计算最短路径 dij.m：

2）将位置路径输出成字符串路径的翻译函数 transfer.m：

3）排序函数 Sort.m：

4）前三问中，计算 F1_F2 的转移矩阵 get_F1F2：

5）前三问中，计算第一波齐射点位的位置并输出路径 wave_one.m：

6）前三问中，根据不同的输入值计算第二波齐射点位的位置并输出路径

本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见多波次导弹发射中的规划问题

 

6.4 结果分析

图 6.4.1 隐蔽待机点的位置以及三辆被替代的 C 类发射车第一波齐射点的
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“华为杯“第十四届中国研究生数学建模竞赛-E题:多波次导弹发射中的规划问题
getusushu的博客
02-27 38
点 J04、J06、J08、J13、J14、J15 附近隐蔽待机（坐标就取相应节点的坐标），2）除已布设的 6 个转载地域外，可选择在道路节点 J25、J34、J36、J42、J49。得到第二波的发射点位 F2 和第一波发射点位 F1 到第二波发射点位 F2 的路径。得到第二波的发射点位 F2 和第一波发射点位 F1 到第二波发射点位 F2 的路径。置，距 D 较近的发射点位分配给速度较慢的 B 型和 C 型发射装置。首先根据题目给出的每个点的(x,y)坐标和 A、B、C 三种类型发射装置的行。
“华为杯“第十一届中国研究生数学建模竞赛-B题：机动目标的跟踪与反跟踪（中）（附MATLAB代码实现）
getusushu的博客
01-02 1031
息的不确定性，划分传感器接收到的信息，建立起目标和量测之间的对应关系。其中，前三列分别为两个目标的极坐标数据，第四列为两个目标的数据。在单个目标单个量测的情况下，不需要进行数据关联，就能自然建立。起目标与量测的关系。目标跟踪门以外的那些能够确切判定不属于目标的量测。门内的量测，作为目标状态估计的候选量测。门的情况，则为目标二建档，利用卡尔曼滤波方法估计模型状态变量，获取目。标一进行关联，如果数据关联到目标一，则目标二利用给定的状态更新周期更。如果数据没有关联到目标一，则我们更偏向认为此数据属于目标二，
“华为杯”第十三届中国研究生 数学建模竞赛-D题：军事行动避空侦察的时机和路径选择
getusushu的博客
05-31 348
大型国防工程施工、武器装备实验或部队大规模移动的隐蔽性关系到国家安全以及战争胜败，通常采用避、变、骗、反四种手段对付卫星侦察。避，就是掌握卫星运行规律，避开卫星过顶的时间段组织行动；变，就是针对侦察卫星的特点，相应地改变地面部队的活动规律，减弱卫星侦察的效果；骗，就是将军事目标伪装成非军事目标；反，就是利用各种武器摧毁卫星上的设备或卫星载体。无论哪种方式，都必须准确掌握卫星的运行规律。请你们通过数学建模，解决以下问题。
2024“华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 E题 高速公路应急车道紧急启用模型 思路代码
m0_52343631的博客
09-20 1280
35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群算法、蒙特卡洛模拟、聚类模型、线性规划、粒子群算法、神经网络、相关系数、灰色预测、灰色关联分析、模糊综合评价、模拟退火、时间序列ARMA、方差分析支持向量机、插值、排队论、拟合模型、微分方程、层次分析法、小波分析、多元回归、图论floyd算法、图论Dijkstra模型、因子分析、动态规划、博弈论、决策树、典型相关分析、元胞自动机、主成分分析、TOPSIS法。
华为杯”第十三届中国研究生数学建模竞赛-D题：军事行动避空侦察的时机和路线选择
getusushu的博客
11-14 127
刻的卫星位置信息，进而得到卫星相对于观测点的方位角和仰角，以及距离和其他信息。观测站观测到的时间，建立基于时间参量的预测模型，通过卫星运行轨道的极坐标模型。一出发时刻的最短路径的单目标问题。情况进行分析，得出过顶时间规律，依据时间参数建立侦察卫星对目标机动路段的覆盖。模型，通过分析卫星的覆盖角对卫星星下点与地面目标点的弧线的覆盖情况，以及卫星。型卫星被该观察站观测到的情况，包括观察站最先观察到卫星的时刻、离观察站最近的。候侦察，不受天气和光照等因素的影响，并且具有一定的穿透能力，普通的伪装网是不。
2024“华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 A题 风电场有功功率优化分配 思路代码
m0_52343631的博客
09-20 1079
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2024“华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 C题 数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 思路代码
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2024“华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 D题 大数据驱动的地理综合问题 思路代码
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2024“华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 B题 WLAN组网中网络吞吐量建模 思路代码
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第十四届MathorCup高校数学建模挑战赛-C题：基于 LSTM-ARIMA 和整数规划的货量预测与人员排班模型
getusushu的博客
03-28 222
我们将处理前后的日货量变化情况进行对比，发现处理后的数据变化幅度明显减小。量、运输线路情况等，同时考虑其他可能影响货量的因素，如节假日、促销活动等，到时货量，将各个分拣中心的时货量变化情况进行可视化处理，如图 5.3 所示。力有着至关重要的作用。效率，又要降低成本，并确保分拣中心的正常、高效运转。在保证每日货量处理完成的前提下，尽量减少安排的人天数，并且保持每天的实际。中加入考虑运输线路变化对货量预测的影响，调整模型参数以适应新的线路情况。对于某条线路货量的变化，调整相关分拣中心的货量以反映这一变化。
【数学建模】动态规划算法(Dynamic Programming，简称DP)详解与应用
Zlyzjiabjw547479的博客
03-27 912
本文介绍了数学建模与算法类竞赛中常用的动态规划（Dynamic Programming, DP）算法。动态规划是一种强大的算法设计技术，通过将复杂问题分解为简单子问题并存储中间结果，有效地解决了许多优化问题。掌握动态规划思想需要大量练习，建议从简单问题入手，逐步提高解题能力。在实际编程中，动态规划的思想远比具体的代码实现更为重要，关键在于找到问题的状态定义和转移方程。
青少年编程与数学 02-014 高中数学知识点 06课题、数学建模与探究活动
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04-01 668
数学建模与探究活动是新课标中强调的实践性核心素养，旨在培养学生将数学知识应用于实际问题、开展创新研究的能力。从数学建模流程、典型案例分析、探究活动设计三个维度进行解析。
算法 ｜ 2024最新算法：斑翠鸟优化算法原理，公式，应用，算法改进研究综述，matlab代码
尘世冰封的专栏
03-31 578
斑翠鸟优化算法凭借其高效的全局搜索与局部开发能力，在工程优化和机器学习领域展现了广泛的应用潜力。未来研究方向包括：动态环境适应：实时调整参数以应对动态变化的优化问题。轻量化模型设计：降低计算复杂度，适配边缘设备部署。跨学科融合：结合深度学习（如CNN超参数优化）与量子计算，探索新型混合算法。以上进展表明，PKO及其改进版本将在智能算法领域持续发挥重要作用。
从 Credit Metrics 到 CPV：现代信用风险模型的进化与挑战
uncle_ll的博客
04-02 808
现代信用风险模型借助量化分析与科学建模手段，极大地提升了风险管理的精细化水平。不同模型各具优劣，金融机构在选择时应综合考虑自身业务特点、数据基础以及风险偏好等因素，灵活选择合适的模型，或结合多种模型构建全面的风险评估体系，以此来有效应对复杂多变的市场环境，实现稳健经营与可持续发展。
第十届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：无车承运人平台线路定价问题
getusushu的博客
04-01 75
路价格，得出评价结果，将线路价格分为 3 个等级，1 级最好，2 级较好，3 级最差。终，线路价格中评价较好及以上的结果占比 97.81%，超过 95%，故可知线路成交价定价。用问题 2 的秩和比模型进行评价，发现模型报价结果中评价较好及以上的结果占比为。评价需要各指标的权重，权重不可随意决定，故可采用层次分析法，得出各指标的权重。关指标，根据平台现有定价建立平台线路定价预测与评价模型，最后结合数据分析及建。针对问题二，根据问题一得出的 8 项指标，建立层次分析模型获取其权重，再将指。
毕业设计物联网实战项目基于Eclipse Theia开源框架开发的物联网在线编程IDE.zip
04-02
【项目资源】： 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
Android毕设实战项目基于Android的医院挂号系统.zip
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(源码)基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目.zip
最新发布
04-02
# 基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目 ## 项目简介 本项目结合KMeans聚类和EM（期望最大化）算法，实现对马赛克图像的精准分割。通过Gabor滤波器提取图像的多维特征，并利用KMeans进行初步聚类，随后使用EM算法优化聚类结果，最终生成高质量的分割图像。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像导入和预处理: 支持导入马赛克图像，并进行灰度化、滤波等预处理操作。 2. 特征提取: 使用Gabor滤波器提取图像的多维特征向量。 3. 聚类分析: 使用KMeans算法对图像进行初步聚类。 利用KMeans的聚类中心初始化EM算法，进一步优化聚类结果。 4. 图像生成和比较: 生成分割后的图像，并与原始图像进行比较，评估分割效果。 5. 数值比较: 通过计算特征向量之间的余弦相似度，量化分割效果的提升。 ## 安装使用步骤 ### 假设用户已经下载了项目的源码文件 1. 环境准备:
HCIP第一次作业：静态路由综合实验
04-02
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